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Extend（扩展）
Python目前是TensorFlowAPI稳定性承诺支持的唯一语言。但是，TensorFlow还提供C++，Java和Go功能，以及社区对Haskell和Rust的支持。
- HTTP指南 | GuidesConnection management in HTTP 1.x
Connection management in HTTP 1.x
现代网页需要许多请求（十几个或更多）来提供所需的信息量，证明这种早期模型效率低下。 HTTP/1.1中创建了两个较新的模型。持久连接模型保持连续请求之间的连接打开，减少打开新连接所需的时间。
- scikit-image分割 | segmentationsegmentation
segmentation
Module:segmentation skimage.segmentation.active_contour（图片，蛇）主动轮廓模型。
- TensorFlow教程 | TutorialsSimple Audio Recognition（简单的音频识别）
Simple Audio Recognition（简单的音频识别）
通过保持验证集不同，您可以确保该模型能够处理以前从未见过的数据。测试集是一种额外的安全措施，可以确保您不仅以适合培训和验证集的方式对您的模型进行调整，而且还可以确保您的模型不会涉及范围更广的输入。
- TensorFlow开始 | Get StartedMNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
MNIST For ML Beginners（ML的初学者MNIST 教程）
- TensorFlow开始 | Get StartedDeep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
Deep MNIST for Experts（针对专家的深度MNIST）
建立一个Softmax回归模型 在本节中，我们将建立一个单线性层的softmax回归模型。在下一节中，我们将扩展到具有多层卷积网络的softmax回归的情况。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_strong
std::atomic_compare_exchange_strong
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_strong_explicit
std::atomic_compare_exchange_strong_explicit
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_weak
std::atomic_compare_exchange_weak
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic_compare_exchange_weak_explicit
std::atomic_compare_exchange_weak_explicit
读-修改-写入和加载操作的内存模型包括succ和fail分别。%281-2%29版本使用std::memory_order_seq_cst默认情况下。
- Electron指南 | Guides通知（Windows，Linux，macOS） | Notifications (Windows, Linux, macOS)
通知（Windows，Linux，macOS） | Notifications (Windows, Linux, macOS)
在Windows8.1和Windows8上，必须将具有应用程序用户模型ID的应用程序快捷方式安装到“开始”屏幕。但请注意，它不需要固定到“开始”屏幕。
- TensorFlow表现 | PerformancePerformance Guide（性能指南）
Performance Guide（性能指南）
最简单的方法之一是在输入管道之后将模型简化为单个操作（平凡模型）并每秒测量示例。如果整个模型和平凡模型的每秒示例差异最小，则输入管线可能是瓶颈。
- React高级指南 | Advanced GuidesReconciliation
Reconciliation
2.开发人员可以通过key道具暗示哪些子元素可以在不同的渲染器中保持稳定。 实际上，这些假设对于几乎所有的实际使用情况都是有效的。 Diffing算法 在分析两棵树时，React首先比较两个根元素。
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic::compare_exchange_strong
std::atomic::compare_exchange_strong
- C++原子性操作 | Atomic operationsstd::atomic::compare_exchange_weak
std::atomic::compare_exchange_weak
- Docker引擎 | Engine迁移到引擎1.10 | Migrate to Engine 1.10
迁移到引擎1.10 | Migrate to Engine 1.10
图像拉和推代码已经被重新加工，使用下载/上传管理器的概念，这使得推拉图像更加稳定，并减轻了任何并行请求问题。下载管理器还会对失败的下载进行重试，并为并发下载提供更好的优先级。
- scikit-image测量 | measuremeasure
measure
如果内部样本数量最大，则将估计模型保存为最佳模型。如果当前估计的模型具有相同数量的内点，则只有当它具有较少的残差总和时才被认为是最佳模型。 这些步骤要么执行最多次数，要么直到满足特殊停止条件之一。
- scikit-image恢复 | restorationrestoration
restoration
psf：ndarray点扩散函数。迭代次数：int迭代次数。该参数起到正则化的作用。clip：布尔值，可选默认情况下为真。
- TensorFlow指南 | GuideDebugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
Debugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
本教程演示如何使用tfdbg命令行界面（CLI）调试nan和inf的外观，这是TensorFlow模型开发中经常遇到的一种错误类型。
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